随着机器人技术的发展,机器人已经在各行各业得到了应用,在此次新冠肺炎的疫情中,各类室内消杀机器人为室内环境的消毒杀菌都起到了至关重要的作用,避免了医护人员的感染风险。同样在煤矿环境中,机器人同样有很大的应用前景,我国是一个煤炭大国,对于煤炭资源的需求十分巨大,但我国煤炭开采普遍难度大且事故频发,因此迫切需要一款在灾后辅助救援的机器人,该类机器人通常需要在恶劣的煤矿环境中工作,因此机器人环境构建与路径规划是其核心技术,课题以履带机器人为实验平台,设计其软件及硬件控制系统以达到导航要求。本文以ROS系统为开发框架,主要分为建图与导航两大块对救援机器人进行总体设计,其硬件系统主要分为IMU单元、MCU控制单元、串口驱动、ADC采样以及动力驱动单元;其软件系统主要分为机器人底盘闭环控制、全局与局部路径规划、未知环境建图。通过ROS分布式通讯的方式使得各个功能模块化,实现松耦合的控制方式,便于功能的扩展,主要研究内容如下:(1)主要分析运动学模型、姿态模型、以及地图模型,实现机器人运动闭环控制以及矿井环境的建模。针对SLAM部分,分别理论分析了基于粒子滤波、高斯牛顿法、以及图优化的建图方法,并基于以上算法移植了Gmapping、Hectorslam、cartographer,并针对此三种算法在GAZEBO物理仿真平台上加以验证,结果表明Gmapping算法过于依赖里程计;Hector-slam对硬件要求较高;cartographer在复杂的大环境建图效果最优,适合煤矿环境下的复杂环境。(2)分析了机器人的路径规划算法,该算法分为全局路径规划以及基于DWA局部路径规划算法,针对全局路径规划主要分析了基于Dijkstra与基于A*的两种方法,并在matlab仿真后明确A*算法在运算效率上更具有优势;针对局部路径规划算法采用动态窗格的方法,并经matlab仿真后验证此算法能够解决救援机器人的局部避障问题,最终验证避障算法的整体性能,将机器人模型在开源机器人模拟器Autolabor Simulator进行仿真,实际效果证明该算法能够完成复杂环境下的煤矿救援任务。(3)完成救援机器人的电路搭建与程序编写逻辑分析,并在GAZEBO物理引擎的仿真下测试了其有效性,为了便于机器人性能实验,以便得出关于其运动扭矩特性,设计了一个基于Labview的人机交互界面,可以动态检测机器人运动的扭矩特性,便于机器人的各类实验;另外基于RVIZ的交互界面,是为了便于机器人操作与其运行的状态检测,可以在机器人运行的过程中得到其路径轨迹、姿态变化以及建图模型,并结合最新开源YOLOv4识别井下人员,以便简化操作人员对机器人的控制。综上,本课题样机搭载Cartographer算法适合煤矿环境的地图搭建,采用A*以及DWA的路径规划可以完成机器人路径导航任务。该论文有图66幅,表5个,参考文献99篇。